基于深度学习的短语音说话人识别研究

资 源 简 介

基于深度学习的短语音说话人识别研究

详 情 说 明

近年来，基于深度学习的短语音说话人识别技术取得了显著进展。这项技术旨在通过分析极短语音片段（通常不足2秒）来准确识别说话人身份，在身份认证、智能客服等领域具有重要应用价值。

核心实现主要分为三个关键环节：首先通过梅尔频率倒谱系数或滤波器组等声学特征提取算法，将原始语音转化为适合神经网络处理的时频特征；随后采用卷积神经网络或时序建模能力强的循环神经网络进行深层特征学习；最后通过全连接层结合Softmax分类器输出说话人概率分布。部分先进方案还引入了注意力机制来增强对关键语音段的关注。

当前技术面临的主要挑战包括短语音信息量不足导致的特征模糊问题，以及实际场景中的环境噪声干扰。研究者们正尝试通过数据增强、多模态融合等方法来提升系统鲁棒性。未来随着自监督学习等新范式的发展，短语音说话人识别精度有望进一步提升。